ディープ ラーニング モデルの確認

Image Analyst ライセンスで利用できます。

推論時にディープ ラーニング モデルを使用する前に、ディープ ラーニング モデルを理解することが重要です。 モデルを確認することで、モデルがどのようにトレーニングされたのか、どのように実行されるかがわかります。 多くの場合、複数のモデルを比較することになります。 [ディープ ラーニング モデルの確認] ウィンドウでは、トレーニングおよび作成されたディープ ラーニング モデルを確認できます。 [ディープ ラーニング モデルの確認] ウィンドウを開くには、[ディープ ラーニング ツール] ドロップダウン メニュー をクリックして、[ディープ ラーニング モデルの確認] を選択します。

[ディープ ラーニング モデルの確認] ウィンドウには、Esri モデル定義ファイル (*.emd) の情報と ModelCharacteristic フォルダーの内容が表示されます。 これらのファイルまたはフォルダーが存在しない場合は、ウィンドウに [<フォルダー名> に十分な情報がありません] というエラー メッセージが表示されます。 下の表では、[ディープ ラーニング モデルの確認] ウィンドウの内容を説明しています。

アイテム	説明
モデル	[参照] ボタン を使用すると、確認したいモデルを探すことができます。 関連付けられたすべてのモデルが [モデル] ドロップダウン リストに追加されます。 モデルを切り替え、ドロップダウン リストからモデルを削除できます。
比較	[比較] ボタン を使用して、比較および評価のために現在レポートに読み込まれているすべてのモデルの指標を編集します。
モデル タイプ	モデル アーキテクチャの名前。
バックボーン	トレーニング モデル用のアーキテクチャとして使用された事前構成済みのニューラル ネットワークの名前。
学習率	ニューラル ネットワークのトレーニングに使用される学習率。 この値を指定しなかった場合は、トレーニング ツールにより値が計算されます。
トレーニング ロスと検証ロス	このセクションには、モデルのトレーニング中に発生したトレーニング ロスと検証ロスを示すグラフが表示されます。
モデルの解析	モデル アーキテクチャに応じて指標または数字。 たとえば、ピクセル分類モデルには、各クラスについて精度、再現率、F1 スコアの各指標が表示されます。 オブジェクト検出モデルには、平均精度スコアが表示されます。
サンプル結果	地上参照データと予測のペアの例を表示します。
エポックの詳細	トレーニング ロス、検証ロス、時間、その他の指標など、各エポックの情報を格納したテーブル。